Udemy講座 「NumPyro で学ぶベイズ統計モデリング【応用編】」 の紹介
以前公開した「NumPyro で学ぶベイズ統計モデリング【基礎編】」という講座の続編にあたる講座になります。
講座の概要
こちらの講座で紹介している主なトピックは次の通りです。
■ ロバスト線形回帰
■ クラスタリング / 混合線形回帰モデル
■ 変化点検出
■ レイティング
■ 微分方程式のパラメータ推定
■ 時系列モデリング（構造時系列モデルの基礎）
前回の基礎編では、モデルを比較的シンプルな線形のモデルに絞り込み、ベイズ統計の基本的な考え方の紹介にフォーカスしていましたが、今回公開した応用編ではこうした基礎をベースにさまざまなモデルをもっと自由に紹介しています。
基礎編でご紹介したモデルの多くは自分でゼロから実装しなくても、パッケージの関数を呼ぶだけでなんとかなってしまうものも多かったのですが、今回紹介したモデルの中には確率プログラミングで自分で実装すればこそ…といったモデルもあり、なかなか面白い内容になったのではないかと自負しています。
本講座では Python と NumPyro という道具だけを使って、さまざまなモデルを例題として紹介していますので、NumPyro のサイトにあるような更に進んだ例題などを参照される際にも本講座の例題がお役に立つのではないかと思っています。
https://num.pyro.ai/en/latest/index.html